NLP的巨人肩膀-BERT

最新推荐文章于 2024-11-14 21:36:03 发布
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博客围绕NLP领域的BERT展开。BERT是NLP的重要模型，站在巨人肩膀上推动该领域发展，虽未给出具体内容，但可推测与BERT在NLP中的应用、优势等信息技术相关内容有关。
从零开始大模型开发与微调：站在巨人肩膀上的预训练模型BERT
AI天才研究院
05-26 365
1. 背景介绍 自从2018年BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）问世以来，它在自然语言处理领域的性能取得了显著的进展。BERT在多种任务上的表现超越了许多经典的模型，如LSTM和GRU等。它的成功也引发了大量研究和实践的关注。那么，如何从零开始开发和微调一个BER
最火的几个全网络预训练模型梳理整合（BERT、ALBERT、XLNet详解）
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深度长文：NLP的巨人肩膀（上）
Paper weekly
12-10 2216
我们都知道，牛顿说过一句名言"If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants"....
NLP的巨人肩膀
Catherine_985的博客
12-27 1995
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50443871 首发于PaperWeekly 关注专栏写文章   NLP的巨人肩膀 weizier ​关注他 314 人赞了该文章 我们都知道，牛顿说过一句名言 If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants. 无可否...
NLP的巨人肩膀[转]
stu_mac的博客
10-24 7389
转：NLP的巨人肩膀：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50443871 我们都知道，牛顿说过一句名言 If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants. 无可否认，牛顿取得了无与匹敌的成就，人类历史上最伟大的科学家之一，但同样无可否认的是，牛顿确实吸收了大量前人的研究成果，诸如哥白尼、伽利略和开普勒等人，正因如此，联合国为了纪念伽利略首次将望远镜用作天文观测四百周年，2009年的时候，通过了”
【转】NLP的巨人肩膀（上）
junjie20082008的博客
04-08 452
我们都知道，牛顿说过一句名言 If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants. 无可否认，牛顿取得了无与匹敌的成就，人类历史上最伟大的科学家之一，但同样无可否认的是，牛顿确实吸收了大量前人的研究成果，诸如哥白尼、伽利略和开普勒等人，正因如此，联合国为了纪念伽利略首次将望远镜用作天文观测四百周年，200...
人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt
weixin_58351028的博客
11-14 694
1>首先指定各个训练参数(打印训练结果，保存模型路径等等)，指定训练与预测数据集，mask后的内容(例上面的data_collator)，指定用那个模型训练(本例直接用大佬提供的就行)，然后把5个值传入到transformers的Trainer方法中。生成的模型代表就是openai的gpt了。2>按epoch次训练调了train_epoch方法，例先定义如下变量，指定忽略的index，记录整个epoch的loss的总和，每个epoch中预测正确的word数量，每个epoch中预测的word总数量等等。
NLP 的巨人肩膀（下）：从 CoVe 到 BERT
Paper weekly
12-17 1896
我们都知道，牛顿说过一句名言"If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants"....
从jieba分词到BERT-wwm——中文自然语言处理（NLP）基础分享系列（11）
weixin_49518391的博客
09-22 508
前面我们已经学习了针对我们的业务目标——「辨别新闻标题A和B的关系」，如何训练一个LSTM孪生神经网络模型，并获得较好的测试验证结果。 这期我们跟着NLP技术路线的进化，认识一下一个划时代的全新网络「Transformer」。是的，名不虚传，它真的就像「变形金刚」一样厉害。 同样，今天的内容没有代码。
自然语言处理从零到入门 BERT
UK - UofL HW - SDE
11-07 1312
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。
【转】NLP 的巨人肩膀(中)
junjie20082008的博客
04-08 498
3. 梯子的一级半 除了在word级别的embedding方法上有大量模型和算法的涌现，同样地，在char级别、句子级别和段落级别同样有大量模型提出。 word2vec开源随后的第一年，也就是在2014年，还是Mikolov，在他和另一位作者合作的一篇论文《Distributed Representations of Sentences and Documents》中，提出了可以借鉴word2...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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